(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のエリアのそれぞれについて、該エリアの過去の需要実績値を記憶する実績値記憶手段と、
複数の前記エリアのそれぞれについて、該エリアの需要実績値を前記実績値記憶手段から読み出し、該需要実績値を用いた回帰分析を実行して第１の回帰式を生成し、該第１の回帰式を用いて該エリアの第１の需要予測値を算出する第１算出手段と、
複数の前記エリアのそれぞれについて、前記第１算出手段により算出された第１の需要予測値を記憶する予測値記憶手段と、
複数の前記エリアのうちの一つを予測対象エリアとして、前記実績値記憶手段から読み出した該予測対象エリアの需要実績値と他のエリアの需要実績値との相関を算出し、該相関が所定の閾値以上である前記他のエリアを相関エリアとして抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された相関エリアの需要実績値を用いた回帰分析を実行して第２の回帰式を生成する生成手段と、
前記生成手段により生成された第２の回帰式と、前記予測値記憶手段から読み出した前記相関エリアの需要予測値とを用いて、前記予測対象エリアの第２の需要予測値を算出する第２算出手段と、
前記第２算出手段により抽出された第２の需要予測値を出力する出力手段と、
を備える需要予測システム。
【請求項２】
前記抽出手段が、前記予測対象エリアとの距離が所定値以下の他のエリアを周辺エリアとして抽出し、該予測対象エリアの需要実績値と該周辺エリアの需要実績値との相関を算出し、該相関が前記閾値以上である該周辺エリアを前記相関エリアとして抽出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の需要予測システム。
【請求項３】
需要予測システムにより実行される需要予測方法であって、
複数のエリアのそれぞれについて、該エリアの過去の需要実績値を実績値記憶手段に記憶する実績値記憶ステップと、
複数の前記エリアのそれぞれについて、該エリアの需要実績値を前記実績値記憶手段から読み出し、該需要実績値を用いた回帰分析を実行して第１の回帰式を生成し、該第１の回帰式を用いて該エリアの第１の需要予測値を算出する第１算出ステップと、
複数の前記エリアのそれぞれについて、前記第１算出ステップにおいて算出された第１の需要予測値を予測値記憶手段に記憶する予測値記憶ステップと、
複数の前記エリアのうちの一つを予測対象エリアとして、前記実績値記憶手段から読み出した該予測対象エリアの需要実績値と他のエリアの需要実績値との相関を算出し、該相関が所定の閾値以上である前記他のエリアを相関エリアとして抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップにおいて抽出された相関エリアの需要実績値を用いた回帰分析を実行して第２の回帰式を生成する生成ステップと、
前記生成ステップにおいて生成された第２の回帰式と、前記予測値記憶手段から読み出した前記相関エリアの需要予測値とを用いて、前記予測対象エリアの第２の需要予測値を算出する第２算出ステップと、
前記第２算出ステップにおいて抽出された第２の需要予測値を出力する出力ステップと、
を含むことを特徴とする需要予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、需要予測システム及び需要予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、需要予測に関する様々な手法が知られている。例えば下記特許文献１には、需要予測値（具体的にはタイヤの販売予測本数）を地域毎に算出する装置が記載されている。具体的には、この装置は、所定期間において販売されるタイヤの予測本数を、新車のタイヤの予測本数と、買替え時のタイヤの予測本数と、過去のタイヤの販売率とに基づいて算出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−８５６４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記特許文献１に記載されているような地域毎の需要予測値を求める際には、地理的な相関が考慮される場合がある。しかし、このような地理的回帰手法は、必要となる計算量が多く、処理時間が長くなってしまう。
【０００５】
そこで本発明は、地理的な相関を考慮した需要予測を少ない計算量で行うことが可能な需要予測システム及び需要予測方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の需要予測システムは、複数のエリアのそれぞれについて、該エリアの過去の需要実績値を記憶する実績値記憶手段と、複数のエリアのそれぞれについて、該エリアの需要実績値を実績値記憶手段から読み出し、該需要実績値を用いた回帰分析を実行して第１の回帰式を生成し、該第１の回帰式を用いて該エリアの第１の需要予測値を算出する第１算出手段と、複数のエリアのそれぞれについて、第１算出手段により算出された第１の需要予測値を記憶する予測値記憶手段と、複数のエリアのうちの一つを予測対象エリアとして、実績値記憶手段から読み出した該予測対象エリアの需要実績値と他のエリアの需要実績値との相関を算出し、該相関が所定の閾値以上である他のエリアを相関エリアとして抽出する抽出手段と、抽出手段により抽出された相関エリアの需要実績値を用いた回帰分析を実行して第２の回帰式を生成する生成手段と、生成手段により生成された第２の回帰式と、予測値記憶手段から読み出した相関エリアの需要予測値とを用いて、予測対象エリアの第２の需要予測値を算出する第２算出手段と、第２算出手段により抽出された第２の需要予測値を出力する出力手段と、を備える。
【０００７】
本発明の需要予測方法は、需要予測システムにより実行される需要予測方法であって、複数のエリアのそれぞれについて、該エリアの過去の需要実績値を実績値記憶手段に記憶する実績値記憶ステップと、複数のエリアのそれぞれについて、該エリアの需要実績値を実績値記憶手段から読み出し、該需要実績値を用いた回帰分析を実行して第１の回帰式を生成し、該第１の回帰式を用いて該エリアの第１の需要予測値を算出する第１算出ステップと、複数のエリアのそれぞれについて、第１算出ステップにおいて算出された第１の需要予測値を予測値記憶手段に記憶する予測値記憶ステップと、複数のエリアのうちの一つを予測対象エリアとして、実績値記憶手段から読み出した該予測対象エリアの需要実績値と他のエリアの需要実績値との相関を算出し、該相関が所定の閾値以上である他のエリアを相関エリアとして抽出する抽出ステップと、抽出ステップにおいて抽出された相関エリアの需要実績値を用いた回帰分析を実行して第２の回帰式を生成する生成ステップと、生成ステップにおいて生成された第２の回帰式と、予測値記憶手段から読み出した相関エリアの需要予測値とを用いて、予測対象エリアの第２の需要予測値を算出する第２算出ステップと、第２算出ステップにおいて抽出された第２の需要予測値を出力する出力ステップと、を含むことを特徴とする。
【０００８】
このような発明によれば、ある一つの予測対象エリアの最終的な需要予測値（第２の需要予測値）を求める際に、その予測対象エリアと他のエリアとの間で需要実績値の相関が算出され、その相関が一定以上であるエリアが相関エリアとして抽出される。そして、当該相関エリアの需要実績値を用いた回帰分析で得られた回帰式（第２の回帰式）と、当該相関エリアの第１の需要予測値とを用いて、予測対象エリアの最終的な需要予測値（第２の需要予測値）が算出される。このように、地理的な相関を考慮する際に、予測対象エリアとの相関が高い他のエリアの需要値のみを用いることで、予測対象エリアの需要予測を少ない計算量で行うことが可能になる。
【０００９】
本発明の需要予測システムでは、抽出手段が、予測対象エリアとの距離が所定値以下の他のエリアを周辺エリアとして抽出し、該予測対象エリアの需要実績値と該周辺エリアの需要実績値との相関を算出し、該相関が閾値以上である該周辺エリアを相関エリアとして抽出してもよい。
【００１０】
この場合には、相関エリアの候補となるエリアが予測対象エリアの近くに位置するものに予め絞り込まれた上で、絞り込まれた候補についてのみ予測対象エリアとの相関が計算される。これにより、相関を計算する量を少なくすることができる。
【発明の効果】
【００１１】
このような需要予測システム及び需要予測方法によれば、予測対象エリアとの相関が高い他のエリアの需要値のみを用いて予測対象エリアの需要予測値が算出されるので、地理的な相関を考慮した需要予測を少ない計算量で行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】実施形態に係る需要予測システムの機能構成を示す図である。
【図２】図１に示す需要予測システムのハードウェア構成を示す図である。
【図３】分析用データの生成方法を示すフローチャートである。
【図４】第１の回帰式データの生成方法を示すフローチャートである。
【図５】予測用データの生成方法を示すフローチャートである。
【図６】第１の予測結果データの生成方法を示すフローチャートである。
【図７】相関エリアの抽出方法を示すフローチャートである。
【図８】第２の回帰式データの生成方法を示すフローチャートである。
【図９】第２の予測結果データの生成方法を示すフローチャートである。
【図１０】図２に示す需要予測システムの動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一又は同等の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１４】
まず、図１〜９を用いて、実施形態に係る需要予測システム１の機能及び構成を説明する。需要予測システム１は、複数のエリアのそれぞれにおける需要を予測するコンピュータシステムである。特に本実施形態では、需要予測システム１はタクシー需要を予測するものとして説明する（目的変数は、タクシーの乗客数）。
【００１５】
図１に示すように、需要予測システム１は機能的構成要素として分析用データ生成部１１、分析用データ記憶部（実績値記憶手段）１２、第１回帰式生成部（第１算出手段）１３、予測用データ生成部（第１算出手段）１４、予測用データ記憶部１５、第１予測結果生成部（第１算出手段）１６、第１予測結果記憶部（予測値記憶手段）１７、エリア抽出部（抽出手段）１８、第２回帰式生成部（生成手段）１９、第２予測結果生成部（第２算出手段、出力手段）２０、及び第２予測結果記憶部２１を備えている。
【００１６】
この需要予測システム１は１台のサーバで構成してもよいし、複数のサーバ（分散システム）で構成してもよい。いずれにしても、需要予測システム１で用いられるサーバＶは、図２に示すようなハードウェア構成を備えている。すなわち、サーバＶは、オペレーティングシステムやアプリケーションプログラムなどを実行するＣＰＵ１０１と、ＲＯＭ及びＲＡＭで構成される主記憶部１０２と、ハードディスクなどで構成される補助記憶部１０３と、ネットワークカードなどで構成される通信制御部１０４と、キーボードやマウスなどの入力部１０５と、モニタなどの出力部１０６とで構成される。
【００１７】
以下に示す需要予測システム１の各機能的構成要素は、ＣＰＵ１０１や主記憶部１０２の上に所定のソフトウェアを読み込ませ、ＣＰＵ１０１の制御の下で通信制御部１０４や入力部１０５、出力部１０６などを動作させ、主記憶部１０２や補助記憶部１０３におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。処理に必要なデータやデータベースは主記憶部１０２や補助記憶部１０３内に格納される。
【００１８】
図１に戻って、分析用データ生成部１１は、図３に示すような手順で分析用データを生成する手段である。すなわち、分析用データ生成部１１はまずメッシュデータＤ１１と乗車データＤ１２とに基づいて、所定の範囲のエリア毎に実績乗車数（タクシーの乗客数の実績値）を集計したメッシュ乗車データを生成する（ステップＳ１１）。続いて、分析用データ生成部１１はそのメッシュ乗車データと、人口分布データＤ１３、天気データＤ１４、気温データＤ１５、及び時間帯データＤ１６とに基づいて分析用データＤ１７を生成する（ステップＳ１２）。
【００１９】
メッシュデータＤ１１は、エリアに関するデータであり、需要予測システム１内に予め記憶されている。設定される各エリアは、例えば５００Ｍ四方の正方形（メッシュ）であるが、エリアの形状や大きさはこれに限定されない。例えば、各エリアを１００Ｍ四方の正方形としたり、矩形以外の任意の形状のエリアを設定したりしてもよい。また、すべてのエリアの形状及び大きさを揃えなくてもよく、例えば地域の人口密度や地理的状況などに基づいて、各地域に合ったエリアを設定してもよい。いずれにしても、複数のエリアに関する複数のメッシュデータＤ１１が用意される。
【００２０】
メッシュデータＤ１１は、エリアを特定するエリアＩＤと、エリアの形状や大きさを示すエリアポリゴンと、エリアの中心点の緯度経度を示す中心点ポイントとが互いに関連付けられて成るレコードである。
【００２１】
乗車データＤ１２は、タクシーに客が乗車したポイント及び時間が互いに関連付けられて成るレコードである。なお、乗車データＤ１２の収集方法は限定されない。例えば、移動体通信網から得られる乗客の携帯電話機の位置の変化に基づいて乗車の位置及び時間を推定して乗車データとして記録してもよいし、アンケート調査などで得られた静的な情報を乗車データとしてデータ化してもよい。
【００２２】
分析用データ生成部１１は、メッシュデータＤ１１及び乗車データＤ１２から、エリア毎及び時間毎の乗車数を集計することで、メッシュ乗車データを生成する。このメッシュ乗車データは、エリアＩＤ、エリアポリゴン、中心点ポイント、時間、及び実績乗車数が互いに関連付けられて成るレコードである。なお、乗車数を集計する際の単位時間は任意に決めてよい。例えば、集計単位時間を５分、１時間、１日などと設定してよい。
【００２３】
続いて、分析用データ生成部１１は分析用データＤ１７を生成する。ここで、このときに用いる各データについて説明する。
【００２４】
人口分布データＤ１３は、エリアＩＤ、エリアポリゴン、時間、及びその時間におけるエリア内の人口が互いに関連付けられて成るデータである。天気データＤ１４は、エリアＩＤ、エリアポリゴン、時間、及びその時間におけるエリア内の降水量が互いに関連付けられて成るデータである。気温データＤ１５は、エリアＩＤ、エリアポリゴン、時間、及びその時間におけるエリア内の気温が互いに関連付けられて成るデータである。時間帯データＤ１６は、時間と、曜日と、平日又は休日の区分とが互いに関連付けられて成るデータである。なお、これら４種類のデータの収集方法は限定されず、例えば需要予測システム１はこれらのデータを提供する他のシステムから各データを受信して予め記憶しておいてもよい。なお、これら各データにおける時間は、上記メッシュ乗車データにおける時間と同様に設定される。
【００２５】
分析用データ生成部１１は、生成したメッシュ乗車データと、人口分布データＤ１３、天気データＤ１４、気温データＤ１５、及び時間帯データＤ１６とに基づいて、エリア毎及び時間毎の乗車数、人口、降水量、気温を示す分析用データＤ１７を生成する。すなわち、分析用データＤ１７は、エリアＩＤ、エリアポリゴン、中心点ポイント、時間、乗車数、人口、降水量、気温が互いに関連付けられて成るデータである。分析用データＤ１７の乗車数は、過去の需要実績値ということができる。分析用データ生成部１１は、生成した分析用データＤ１７を分析用データ記憶部１２に格納する。
【００２６】
なお、分析用データＤ１７を生成する際に用いるデータは、上記のような人口、降水量、気温、曜日に限定されず、他のデータを用いてもよい。例えば、株価などの他の要素を用いて分析用データを生成してもよい。
【００２７】
分析用データ記憶部１２は、分析用データＤ１７を記憶する手段である。分析用データ生成部１１により各エリアの各時間における分析用データが生成されるので、分析用データ記憶部１２は、複数のエリアのそれぞれについて、時間毎の乗車数の実績値を記憶することになる。
【００２８】
第１回帰式生成部１３は、図４に示すような手順で、回帰分析に用いる変数（説明変数）を決定し、その変数を用いた第１の回帰式を生成する手段である。
【００２９】
すなわち、第１回帰式生成部１３は、分析用データ記憶部１２に記憶されている分析用データＤ１７について、時間毎に、乗車数の合計と、人口、降水量、及び気温それぞれの平均値とを求める（ステップＳ２１）。続いて、第１回帰式生成部１３は分析用データＤ１７からいくつかの変数を選び（ステップＳ２２）、選んだ変数を用いて回帰分析を行った結果を交差検証により評価する（ステップＳ２３）。第１回帰式生成部１３はステップＳ２２，Ｓ２３の処理を様々な変数の組み合わせについて実行し、最終的に、最も高い評価を得られた変数の組合せを決定する（ステップＳ２４）。
【００３０】
続いて、第１回帰式生成部１３は決定した変数の組合せを用いて分析用データＤ１７に対する回帰分析を実行することで第１の回帰式データＤ１８を生成する（ステップＳ２５）。第１の回帰式データＤ１８は、エリアＩＤ、エリアポリゴン、中心点ポイント、及び得られた第１の回帰式が互いに関連付けられて成るデータである。各エリアに関する第１の回帰式データを生成すると、第１回帰式生成部１３はこれらの第１の回帰式データを第１予測結果生成部１６に出力する。
【００３１】
なお、本実施形態では重回帰分析を用いているが、回帰分析の具体的な手法は限定されるものではなく、例えばニューラル・ネットワークや、特願２００９−２６５５１２号明細書に記載されている手法を用いてもよい。
【００３２】
予測用データ生成部１４は、図５に示すような手順で予測用データを生成する手段である。すなわち、予測用データ生成部１４は、メッシュデータＤ１１、人口分布予測データＤ１９、天気予報データＤ２０、気温予測データＤ２１、及び時間帯データＤ１６から予測用データＤ２２を生成する（ステップＳ３１）。予測用データＤ２２の生成は分析用データＤ１７の生成と似ているが、分析用データＤ１７は過去のデータ、すなわち既知の実績値を用いて生成するのに対して、予測用データＤ２２は未来のデータであり、したがって予測データや予報データを用いて生成する。
【００３３】
人口分布予測データＤ１９、天気予報データＤ２０、気温予測データＤ２１のデータ構造はそれぞれ人口分布データＤ１３、天気データＤ１４、気温データＤ１５と同じであるが、その具体的な人口、降水量、及び気温の値は予測値である。予測用データＤ２２は、エリアＩＤ、エリアポリゴン、中心点ポイント、時間、予測人口、予想降水量、及び予想気温が互いに関連付けられて成るデータである。
【００３４】
各エリアの各時間における予測用データを生成すると、予測用データ生成部１４はこれらの予測用データを予測用データ記憶部１５に格納する。
【００３５】
予測用データ記憶部１５は、予測用データＤ２２を記憶する手段である。予測用データ記憶部１５に格納された予測用データＤ２２は、後述する第１予測結果生成部１６及び第２予測結果生成部２０により参照される。
【００３６】
第１予測結果生成部１６は、図６に示すような手順で、第１の回帰式を用いて各エリアの第１の予測乗車数（第１の需要予測値）を算出する手段である。すなわち、第１予測結果生成部１６は、一のエリアの第１の回帰式データＤ１８で示される第１の回帰式に当該エリアの予測用データＤ２２を適用することで、当該エリアの第１の予測結果データＤ２３を生成し（ステップＳ４１）、その結果データＤ２３を第１予測結果記憶部１７に格納する。第１予測結果生成部１６はこのような処理を各エリアについて実行する。第１の予測結果データＤ２３は、エリアＩＤ、エリアポリゴン、中心点ポイント、時間、及び第１の予測乗車数（第１の需要予測値）が互いに関連付けられて成るデータである。第１予測結果生成部１６は、各エリアの各時間における乗車数の予測値を求め、第１の予測結果データＤ２３として第１予測結果記憶部１７に格納する。
【００３７】
第１予測結果記憶部１７は、第１の予測結果データＤ２３を記憶する手段である。第１予測結果記憶部１７は、複数のエリアのそれぞれについて、時間毎の第１の予測乗車数を記憶する。第１予測結果記憶部１７に記憶される予測乗車数は、最終結果である第２の予測乗車数（第２の予測需要値）を得る過程で導かれる中間結果である。
【００３８】
エリア抽出部１８は、図７に示すような手順で、予測対象エリアとの相関が高い他のエリアを抽出する手段である。まず、エリア抽出部１８は複数のエリアのうちの一つを予測対象エリアとして設定する。続いて、エリア抽出部１８はメッシュデータＤ１１を参照してその予測対象エリアとの距離が所定値以下の他のエリアを抽出する。以下ではここで抽出されたエリアを「周辺エリア」という。周辺エリアを抽出するのは、ある一のエリアとの相関が高いエリアは当該一のエリアの周辺に存在することが多く、また、すべてのエリアとの相関を求めるとなると計算量が多くなることから、相関を求める対象を予め絞り込むためである。
【００３９】
なお、エリア間の距離の求め方としては、例えば、中心点ポイント間の距離をエリア間の距離として設定する手法や、エリアの境界間の距離のうち最小のものをエリア間の距離として設定する採用する手法などが挙げられるが、これらに限定されるものではない。
【００４０】
続いて、エリア抽出部１８は予測対象エリアの分析用データＤ１７ａ及び周辺エリアの分析用データＤ１７ｂを分析用データ記憶部１２から読み出し、予測対象エリアと周辺エリアとの間の実績乗車数の相関係数を下記式（１）により求める（ステップＳ５１）。なお、相関係数の範囲は−１〜１である。
【数１】
0005480755.tif 000002
ここで、ｘｉは予測対象エリアの実績乗車数であり、ｙｉは一の周辺エリアの実績乗車数である。また、
【数２】
0005480755.tif 000003
は予測対象エリアの全時間における実績乗車数の相加平均であり、
【数３】
0005480755.tif 000004
は一の周辺エリアの全時間における実績乗車数の相加平均である。
【００４１】
続いて、エリア抽出部１８は、求めた相関係数の絶対値が所定の閾値以上であるか否かを判定し（ステップＳ５２）、当該絶対値が閾値以上である周辺エリアを相関エリアとして抽出する（ステップＳ５３）。なお、閾値として任意の値を用いてよい。
【００４２】
エリア抽出部１８はこのような処理をすべての周辺エリアについて実行し（ステップＳ５４）、予測対象エリアのエリアＩＤ（予測対象エリアＩＤ）と一以上の相関エリアのエリアＩＤ（相関エリアＩＤ）との組合せである相関エリアデータＤ２４を生成する。エリア抽出部１８は、メッシュデータＤ１１で規定されたエリアのそれぞれについてこのような相関エリアデータＤ２４を生成し、第２回帰式生成部１９に出力する。
【００４３】
第２回帰式生成部１９は、図８に示すような手順で、第１回帰式生成部１３で用いた説明変数と相関エリアの実績乗車数とを用いた回帰分析を実行して第２の回帰式を生成する手段である。すなわち、第２回帰式生成部１９は相関エリアの実績乗車数も説明変数に加えた上で新たに回帰式を生成する。
【００４４】
第２回帰式生成部１９は各予測対象エリアについて以下の処理を行う。すなわち、第２回帰式生成部１９は相関エリアデータで示される予測対象エリアＩＤに対応する分析用データＤ１７ａを分析用データ記憶部１２から読み出す。また、第２回帰式生成部１９はその相関エリアデータで示される相関エリアＩＤに対応する分析用データを分析用データ記憶部１２から読み出して、一以上の相関エリアの実績乗車数を取得する。続いて、第２回帰式生成部１９は第１回帰式生成部１３で用いた説明変数及び読み出した実績乗車数を今回の説明変数として、予測対象エリアの分析用データＤ１７ａに対する回帰分析を実行し、第２の回帰式データＤ２５を生成する（ステップＳ６１）。第２の回帰式データＤ２５は、予測対象エリアのエリアＩＤ、エリアポリゴン及び中心点ポイントと、得られた第２の回帰式と、当該予測対象エリアに対応する一以上の相関エリアＩＤとが互いに関連付けられて成るデータである。
【００４５】
第２回帰式生成部１９は、このような処理をすべての予測対象エリアについて実行し、各予測対象エリアの第２の回帰式データＤ２５を第２予測結果生成部２０に出力する。
【００４６】
第２予測結果生成部２０は、図９に示すような手順で、第２の回帰式と相関エリアの第１の予測乗車数とを用いて、予測対象エリアの最終的な第２の予測乗車数を算出する手段である。
【００４７】
第２予測結果生成部２０は各予測対象エリアについて以下の処理を行う。すなわち、第２予測結果生成部２０は、予測対象エリアのエリアＩＤに対応する予測用データＤ２２ａを予測用データ記憶部１５から読み出す。また、第２予測結果生成部２０は当該予測対象エリアに関連付けられた相関エリアＩＤに対応する第１の予測結果データＤ２３ａを第１予測結果記憶部１７から読み出す。続いて、第２予測結果生成部２０は読み出した予測用データＤ２２ａ及び第１の予測結果データＤ２３ａを、予測対象エリアの第２の回帰式データＤ２５ａで示される第２の回帰式に適用することで第２の予測結果データＤ２６を生成する（ステップＳ７１）。そして、第２予測結果生成部２０は第２の予測結果データＤ２６を第２予測結果記憶部２１に格納する。第２の予測結果データＤ２６は、予測対象エリアのエリアＩＤ、エリアポリゴン、中心点ポイント、時間、及び第２の予測乗車数（第２の需要予測値）が互いに関連付けられて成るデータである。
【００４８】
第２予測結果生成部２０は、このような処理をすべての予測対象エリアについて実行し、各予測対象エリアの第２の予測結果データＤ２６を第２予測結果記憶部２１に格納する。
【００４９】
第２予測結果記憶部２１は、第２の予測結果データＤ２６を記憶する手段である。第２予測結果記憶部２１は、複数のエリアのそれぞれについて、時間毎の第２の予測乗車数を記憶する。第２予測結果記憶部２１に記憶される予測乗車数は最終の予測結果である。
【００５０】
次に、図１０を用いて、図１に示す需要予測システム１の動作を説明するとともに本実施形態に係る需要予測方法について説明する。需要予測システム１は、二段階の予測処理を行うことで各エリアの需要予測値を確定する。
【００５１】
１段階目の予測処理では、まず、分析用データ生成部１１が各エリアについて分析用データを生成し、分析用データ記憶部１２に格納する（ステップＳ８１、実績値記憶ステップ）。続いて、第１回帰式生成部１３が、各エリアについて、当該エリアの分析用データに対する回帰分析を行うことで第１の回帰式を生成する（ステップＳ８２、第１算出ステップ）。続いて、予測用データ生成部１４が各エリアについて予測用データを生成する（ステップＳ８３、第１算出ステップ）。続いて、第１予測結果生成部１６が、各エリアについて、分析用データを第１の回帰式に適用することで第１の予測乗車数を算出し（ステップＳ８４、第１算出ステップ）、第１の予測結果データとして第１予測結果記憶部１７に格納する（予測値記憶ステップ）。
【００５２】
次に２段階目の予測処理が行われる。まず、エリア抽出部１８が各予測対象エリアについて相関エリアを抽出する（ステップＳ８５、抽出ステップ）。この相関エリアは、実績乗車数に関する予測対象エリアとの相関が所定値以上の周辺エリアである。続いて、第２回帰式生成部１９が、各予測対象エリアについて、相関エリアの実績乗車数が説明変数として加わった回帰分析を当該予測対象エリアの分析用データに対して行うことで第２の回帰式を生成する（ステップＳ８６、生成ステップ）。そして、第２予測結果生成部２０が、各予測対象エリアについて、当該予測対象エリアの分析用データと相関エリアの第１の予測結果データとを第２の回帰式に適用することで第２の予測乗車数を算出する（ステップＳ８７、第２算出ステップ）。第２予測結果生成部２０は、算出した各第２の予測乗車数を第２予測結果記憶部２１に格納する（出力ステップ）。これにより、各エリアの予測乗車数が確定する。
【００５３】
以上説明したように、本実施形態によれば、ある一つの予測対象エリアの最終的な予測乗車数を求める際に、その予測対象エリアと周辺エリアとの間で実績乗車数の相関が算出され、その相関が一定以上であるエリアが相関エリアとして抽出される。そして、当該相関エリアの需要実績値を用いた回帰分析で得られた第２の回帰式と、当該相関エリアの第１の予測乗車数とを用いて、予測対象エリアの最終的な第２の予測乗車数が算出される。このように、地理的な相関を考慮する際に、予測対象エリアとの相関が高い他のエリアの需要値のみを用いることで、予測対象エリアの需要予測を少ない計算量で行うことが可能になる。
【００５４】
また、本実施形態によれば、相関エリアの候補となるエリアが予測対象エリアの近くに位置するものに予め絞り込まれた上で、絞り込まれた候補（周辺エリア）についてのみ予測対象エリアとの相関が計算される。これにより、相関を計算する量を少なくすることができる。
【００５５】
以上、本発明をその実施形態に基づいて詳細に説明した。しかし、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明は、その要旨を逸脱しない範囲で様々な変形が可能である。
【００５６】
上記実施形態では需要予測システム１がタクシーの乗客数を予測したが、予測する需要の種類はこれに限定されず、本発明は様々な需要の予測に適用可能である。例えば、商品の売上の予測（目的変数は売上の個数又は金額）や、将来の人口予測（目的変数は人口）などに本発明を適用できる。
【００５７】
上記実施形態では、エリア抽出部１８が、まず一の予測対象エリアに対する周辺エリアを抽出し、各周辺エリアについて当該予測対象エリアとの間の実績乗車数の相関を求めることで相関エリアを抽出したが、相関エリアの抽出方法はこれに限定されない。例えば、抽出手段は、周辺エリアを抽出することなく、一の予測対象エリアについて他のすべてのエリアとの間の実績乗車数の相関を求め、当該他のすべてのエリアから相関エリアを抽出してもよい。すなわち、抽出手段はエリア間の距離を考慮することなく実績乗車数の相関のみに基づいて相関エリアを抽出してもよい。
【００５８】
上記実施形態では、最終結果である第２の予測乗車数が第２予測結果記憶部２１に格納されたが、第２の需要予測値の出力方法はこれに限定されない。例えば、他の情報処理システムや端末などに第２の需要予測値が送信されてもよい。
【符号の説明】
【００５９】
１…需要予測システム、１１…分析用データ生成部、１２…分析用データ記憶部（実績値記憶手段）、１３…第１回帰式生成部（第１算出手段）、１４…予測用データ生成部（第１算出手段）、１５…予測用データ記憶部、１６…第１予測結果生成部（第１算出手段）、１７…第１予測結果記憶部（予測値記憶手段）、１８…エリア抽出部（抽出手段）、１９…第２回帰式生成部（生成手段）、２０…第２予測結果生成部（第２算出手段、出力手段）、２１…第２予測結果記憶部。
【図１】
0005480755.tif 000005
【図２】
0005480755.tif 000006
【図３】
0005480755.tif 000007
【図４】
0005480755.tif 000008
【図５】
0005480755.tif 000009
【図６】
0005480755.tif 000010
【図７】
0005480755.tif 000011
【図８】
0005480755.tif 000012
【図９】
0005480755.tif 000013
【図１０】
0005480755.tif 000014